Este proyecto analiza las diferencias entre distintos modos del habla, en especial el susurro, utilizado como medio de comunicación cuando se padece una enfermedad como la afonı́a, y cómo afectan a los sistemas de verificación automática de locutores. El objetivo del proyecto es el estudio de la pérdida de prestaciones, y la mejora de los sistemas mediante la aplicación de distintas técnicas.El estudio parte del análisis de las señales en los dominios de voz susurrada y voz neutra, cuyas diferencias explican el detrimento del sistema. Para cuantificarlo, se escogen un sistema de referencia de altas prestaciones y una base de datos que cuenta con audios en condiciones de habla normal y susurrada.Las técnicas de mejora estudiadas abordan el problema en distintos puntos del sistema completo. Estas técnicas se introducen de forma teórica en el segundo bloque del trabajo, y en el tercer bloque se muestran los resultados obtenidos para cada una de ellas. Para evaluarlas y compararlas se utilizan herramientas de software libre, herramientas de visualización y entrenamiento de modelos estadı́sticos utilizando Python como lenguaje de programación principal. El trabajo muestra el rendimiento de herramientas alternativas a los algoritmos populares de aprendizaje automático, necesarias cuando no se dispone de una cantidad significativa de datos que permitan buenos resultados.<br /
